Name: Geçici sipariş Hüküm Model tabanlı Analizi ile Dikkat ve Görsel İşleme Hızı Ölçme (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-01-23T14:00:00.000+00:00
Duration: 13 min
Description: Öğrenin, geçici sıralama yargıları kullanarak dikkat ve görsel işleme hızını nasıl ölçeceğinizi. Bu yöntem, neredeyse her türlü görsel uyaranla çalışarak dikkat parametrelerini değerlendirmenizi sağlar.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Bu çalışmanın bazı kısımları Alman Araştırma Vakfı (DFG) tarafından Ingrid Scharlau'ya verilen 1515/1-2 ve 1515/6-1 hibeleri aracılığıyla desteklenmiştir.

NOT: Bu protokolde bazı adımlar http://groups.upb.de/viat/TVATOJ de (kurulum talimatları ile birlikte) sağlanan özel yazılım kullanılarak yapılabilir. Protokolde, programlar ve scriptler bu koleksiyonu &quot;TVATOJ&quot; olarak adlandırılır. Stimulus Malzeme 1. Seçim <ol><li> Araştırma sorusu göre uyaranlara seçin. Not: Genellikle, iki hedef ekranın farklı konumlarda gösterilmektedir. Mevcut yöntemle kullanılmıştır uyaranlara pop-out ekranlar örneğin, şekiller, rakamlar, harfler, singletons ve doğal görüntüler nesneler içerir. Son üç tip bu protokolü kullanılmıştır. NOT: Birkaç farklı uyaran tipi deney üreticisi için TOJ eklentisi (TVATOJ sağlanan &quot;psylab_toj_stimulus&quot;) yer almaktadır 12 OpenSesame. </li><li> Yeni teşvik türlerini oluştururken, emin olun intere özelliklerist ilgi özellikleri otomatik olarak kodlanmış görev seçin veya uyaranlara için onları önemli yaparak karar için kodlanmış gerekir (örneğin, pop-out ekranlarda singletons). </li></ol> 2. Güç Tahmin ve Planlama <ol><li> Seçilen model ile veri setleri, planlı bir tasarım (SOA dağıtım ve tekrarlar), örneklem büyüklüğü, ve hipotez parametreleri simüle ederek Bayes güç analizi yapın. O (örneğin, parametreleri belirli bir fark) araştırma hedefine ulaşmak için muhtemel olup olmadığını tahmin ediyoruz. Güç yeterli değilse, SOAS veya tekrarları ekleyerek veya kaydırarak tasarımını değiştirebilir ve analiz tekrarlayın. <ol><li> açık sağlanan TVATOJ bir yazılım kullanmanız ve komut &quot;exp1-power.R&quot; düzenlemek için. Belirli analiz için onu ayarlamak için dosyada açıklamaları takip edin. Bayes güç tahmini hakkında genel bilgi için Kruschke 13 bakın. </li></ol></li></ol> &lt;p class = &quot;jove_title&quot;&gt; 3. Şartname veya Deney Programlama <ol><li> Deney uygulamak için bir deney oluşturucu veya psiko-fiziksel sunum kitaplığı kullanın. <ol><li> TVATOJ sağlanan OpenSesame TOJ eklenti kullanmak için, bir deneme sunum döngü içine &quot;psylab_toj_stimulus&quot; eklentisi sürükleyin. Alternatif olarak, OpenSesame içinde &quot;basit toj.osexp&quot; örnek deney açın. </li><li> psylab_toj_stimulus yapılandırmasında açılır menü &quot;Uyarıcı tipi&quot; istenen uyarıcı türünü seçin. Gerekirse yeni bir teşvik türlerini eklemek için TVATOJ yönergeleri izleyin. </li></ol></li><li> Aşağıdaki adımlarda açıklandığı gibi denemeler belirtin. <ol><li> Her deneysel koşul için planlanan SOAS ile denemeler oluşturun. Psylab_toj_stimulus eklentisi ve OpenSesame kullanırken, deneme döngü (örneğin, &quot;SOA&quot;) için değişkenler olarak tüm çeşitli faktörler ekleyin. </li><li> gerçekleştirmek için tabloya satır eklemeTüm faktör kombinasyonları (-100 ila 100 milisaniye örneğin, yedi SOA&#39;lar, deneysel koşullar &quot;dikkat&quot; ve &quot;nötr&quot; ile geçti). Yeterli tekrarlar oluşturmak için döngünün &quot;Tekrar&quot; özelliğini ayarlayın (SOAS dağılımını ve tekrarı belirlenmesi için protokol adım 2&#39;ye bakınız). NOT: Tipik olarak, en fazla 800 denemeler bir saat içinde sunulabilir. Daha fazla tekrarlar ihtiyaç varsa, birkaç seans halinde deney bölme düşünün. döngünün &quot;Sipariş&quot; nitelik deney çalıştırmadan önce &quot;Random&quot; olarak ayarlanmış olduğundan emin olun. </li><li> Psylab_toj_stimulus eklenti yapılandırmada, tutucuları eklemek (örneğin &quot;[SOA]&quot;) kendi alanlarında çeşitli faktörlerin. değişiyordu olmayan faktörler konularında sabit değerleri girin. NOT: Denemeyi çalıştırmadan önce, doğru zamanlama garantili olduğundan emin olun. yeni monitörlerin uygun zamanlama davranışı doğrulanmadı ise, kullanımCRT monitörler ve dikey sinyali 12 ile senkronize. </li></ol></li></ol> 4. Deney Prosedürü <ol><li> Konuksever ve katılımcıların brifing <ol><li> Katılımcılara hoş geldiniz ve deney (bilgisayar tabanlı algılama deneyi) genel form hakkında onları bilgilendirmek. Deneyin muhtemel süresi hakkında katılımcıları bilgilendirecek. deneyine katılan katılımcıların aydınlatılmış onam. </li><li> Katılımcılar (optimal kısa görme testleri yaparak) normal veya düzeltilmiş-to-Normal görme gösteriyor emin olun. Onlar uyarıcı maddenin tipine özgü araştırma sorusuna müdahale yoksa renk körlüğü gibi bazı açıkları, tolere edilebilir. </li><li> Deney yapılır sakin bir stand sağlamak. sandalye, çene dinlenme, klavye konumunu ayarlamak, ve böylece, experime için optimal görüntüleme ve yanıt koşulları sağlamak içinnt. </li><li> Deney dikkat ve zihinsel odaklanmayı gerektirir ve yorucu olabilir katılımcıların farkında olun. gerektiğinde kısa molalar isteyin. Ancak, aynı derecede önemli, güçlü dikkat baskı altında bu basit görevleri yerine getirmek için değil, olduğunu. bazı hatalar yapmak tamam olduğunu söyleyin. </li></ol></li><li> Talimat ve ısınma <ol><li> Sunum sırası ve tepki toplama işlemini ayrıntılı görev için mevcut ekrandaki yönergeleri. Görev hedefleri geldi ve bu bazı çalışmalarda zor olacağını sırayı rapor olduğunu katılımcıları bilgilendirmek. belli siparişi söyleyemem zaman ilk izlenim rapor Katılımcılara ve hepsi de böyle bir izlenim varsa onları tahmin edelim. Not: Burada kullanılan ikili Tojs olarak, eşzamanlılık algısını gösteren seçeneği yoktur. Aşırı tahmin önlemek için, Simu ile çalışmaların varlığını işaret etmemektedirltaneously açık hedefleri sunulmaktadır. Bu sadece yukarıda özetlenen talimatlara zor denemeler olalım. </li><li> çalışmalar sırasında göz hareketleri önlemek için, ekranın ortasında gösterilen bir işareti sabitleşmek etmelerini isteyin. Bir çene geri kalanında kendi baş dinlenmek için isteyin. </li><li> Gerekirse kısa molalar isteyin. Sonları izin verildiğinde onlara bildirmek ve onlar (örneğin, hedef sunum sırasında ve tepki öncesi) kaçınılmalıdır zaman. </li><li> Katılımcılar görev alışmak hangi kısa bir eğitimi içerir. Bu amaçla, (protokol adım 3.2) Deneysel çalışmalarda rastgele bir alt sunulmaktadır. NOT: Görev kendisi oldukça basit olduğundan, 1020 için çalışmalar genellikle yeterlidir. Görevi kendi performans katılımcıların güveni artırmak için avantajlı olabilir. Bu sunum yavaşlatan ve geribildirim sağlayarak yapılabilir. </li><li> Katılımcıların confirmati eldeOnlar görev anlamış ve onlar başka sorularınız varsa ki (onlara bunu anlatalım). </li></ol></li><li> Ana deneme çalıştırırken <ol><li> Ana çalışmaların sunumu ile deneysel yazılım başlangıç ​​olsun. Ana deney için stand bırakın. </li></ol></li></ol> TOJ Verilerinin 5. Model tabanlı Analiz <ol><li> Her SOA için &quot;prob ilk&quot; yargıların sayıları ham veri dosyalarını dönüştürün. Örneğin, TVATOJ birlikte verilen komut &quot;os2toj.py&quot; çalıştırın. </li><li> P ve C w ana parametreleri tahmin etmek Bayes tahminleri yordamı çalıştırmak, elde edilen olanları v p, v r ve parametrelerin farklılıkları. Bu amaçla, &quot;run-evaluation.R&quot; dosyasında verilen talimatlara göre düzenledikten sonra komut dosyasını çalıştırın. </li><li> Örnekleme bittiğinde, araştırma soruları için ilgi farklılıklar tespit edilebilir. examples Aşağıdaki bölümde bulunabilir. </li></ol>

<ol><li>Posner, M. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Orienting+of+attention%5BTitle%5D)+AND+%22Quarterly+Journal+of+Experimental+Psychology%22%5BJournal%5D)">Orienting of attention.</a> Quarterly Journal of Experimental Psychology. 32 (1), 3-25 (1980).</li>
<li>Van der Heijden, A., Wolters, G., Groep, J., Hagenaar, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-letter+recognition+accuracy+benefits+from+advance+cuing+of+location%5BTitle%5D)+AND+%22Perception+%26+Psychophysics%22%5BJournal%5D)">Single-letter recognition accuracy benefits from advance cuing of location.</a> Perception & Psychophysics. 42 (5), 503-509 (1987).</li>
<li>Bundesen, C. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/2247540">A theory of visual attention.</a> Psychological Review. 97 (4), 523-547 (1990).</li>
<li>Bublak, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Staged+decline+of+visual+processing+capacity+in+mild+cognitive+impairment+and+Alzheimer%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Neurobiology+of+Aging%22%5BJournal%5D)">Staged decline of visual processing capacity in mild cognitive impairment and Alzheimer's disease.</a> Neurobiology of Aging. 32 (7), 1219-1230 (2011).</li>
<li>Petersen, A., Kyllingsbæk, S., Bundesen, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measuring+and+modeling+attentional+dwell+time%5BTitle%5D)+AND+%22Psychonomic+Bulletin+%26+Review%22%5BJournal%5D)">Measuring and modeling attentional dwell time.</a> Psychonomic Bulletin & Review. 19 (6), 1029-1046 (2012).</li>
<li>Vroomen, J., Keetels, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Perception+of+intersensory+synchrony%3A+A+tutorial+review%5BTitle%5D)+AND+%22Attention%2C+Perception%2C+%26+Psychophysics%22%5BJournal%5D)">Perception of intersensory synchrony: A tutorial review.</a> Attention, Perception, & Psychophysics. 72 (4), 871-884 (2010).</li>
<li>Tünnermann, J., Petersen, A., Scharlau, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Does+attention+speed+up+processing%3F+Decreases+and+increases+of+processing+rates+in+visual+prior+entry%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Vision%22%5BJournal%5D)">Does attention speed up processing? Decreases and increases of processing rates in visual prior entry.</a> Journal of Vision. 15 (3), 1-27 (2015).</li>
<li>Krüger, A., Tünnermann, J., Scharlau, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fast+and+conspicuous%3F+Quantifying+salience+with+the+Theory+of+Visual+Attention%5BTitle%5D)+AND+%22Advances+in+Cognitive+Psychology%22%5BJournal%5D)">Fast and conspicuous? Quantifying salience with the Theory of Visual Attention.</a> Advances in Cognitive Psychology. 12 (1), 20(2016).</li>
<li>Bundesen, C., Habekost, T. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBundesen%2C+C+%22Principles+of+Visual+Attention%3A+Linking+Mind+and+Brain%22">Principles of Visual Attention: Linking Mind and Brain</a>. , Oxford University Press. Oxford, UK. (2008).</li>
<li>Plummer, M. <a target="_blank" href="https://www.r-project.org/conferences/DSC-2003/Drafts/Plummer.pdf">JAGS: A program for analysis of Bayesian graphical models using Gibbs sampling.</a> Proceedings of the 3rd international workshop on distributed statistical computing. , 124-125 (2003).</li>
<li>Kruschke, J. K., Vanpaemel, W. Bayesian estimation in hierarchical models. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aKruschke%2C+JK+%22The+Oxford+Handbook+of+Computational+and+Mathematical+Psychology%22">The Oxford Handbook of Computational and Mathematical Psychology</a>. Busemeyer, J., Townsend, J., Wang, Z. J., Eidels, A. , 279-299 (2015).</li>
<li>Mathôt, S., Schreij, D., Theeuwes, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((OpenSesame%3A+An+open-source%2C+graphical+experiment+builder+for+the+social+sciences%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Research+Methods%22%5BJournal%5D)">OpenSesame: An open-source, graphical experiment builder for the social sciences.</a> Behavior Research Methods. 44 (2), 314-324 (2012).</li>
<li>Kruschke, J. K. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aKruschke%2C+JK+%22Doing+Bayesian+data+analysis%3A+A+tutorial+with+R%2C+JAGS%2C+and+Stan%22">Doing Bayesian data analysis: A tutorial with R, JAGS, and Stan</a>. , 2nd, Academic Press. Boston, MA. (2015).</li>
<li>Rensink, R. A., O'Regan, J. K., Clark, J. J. <a target="_blank" href="https://www.jstor.org/stable/40063214">To see or not to see: The need for attention to perceive changes in scenes.</a> Psychological Science. 8 (5), 368-373 (1997).</li>
<li>Tünnermann, J., Krüger, N., Mertsching, B., Mustafa, W. <a target="_blank" href="http://link.springer.com/article/10.1007/s12559-015-9329-9">Affordance estimation enhances artificial visual attention: Evidence from a change-blindness study.</a> Cognitive Computation. 7 (5), 525-538 (2015).</li>
<li>Shore, D. I., Klein, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+effects+of+scene+inversion+on+change+blindness%5BTitle%5D)+AND+%22The+Journal+of+General+Psychology%22%5BJournal%5D)">The effects of scene inversion on change blindness.</a> The Journal of General Psychology. 127 (1), 27-43 (2000).</li>
<li>Scharlau, I., Neumann, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Temporal+parameters+and+time+course+of+perceptual+latency+priming%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Psychologica%22%5BJournal%5D)">Temporal parameters and time course of perceptual latency priming.</a> Acta Psychologica. 113 (2), 185-203 (2003).</li>
<li>Schneider, K. A., Bavelier, D. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/14642288">Components of visual prior entry.</a> Cognitive Psychology. 47 (4), 333-366 (2003).</li>
<li>Scharlau, I., Neumann, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Perceptual+latency+priming+by+masked+and+unmasked+stimuli%3A+Evidence+for+an+attentional+interpretation%5BTitle%5D)+AND+%22Psychological+Research%22%5BJournal%5D)">Perceptual latency priming by masked and unmasked stimuli: Evidence for an attentional interpretation.</a> Psychological Research. 67 (3), 184-196 (2003).</li>
<li>Shore, D. I., Spence, C., Klein, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Visual+prior+entry%5BTitle%5D)+AND+%22Psychological+Science%22%5BJournal%5D)">Visual prior entry.</a> Psychological Science. 12 (3), 205-212 (2001).</li>
<li>Alcalá-Quintana, R., García-Pérez, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fitting+model-based+psychometric+functions+to+simultaneity+and+temporal-order+judgment+data%3A+MATLAB+and+R+routines%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Research+Methods%22%5BJournal%5D)">Fitting model-based psychometric functions to simultaneity and temporal-order judgment data: MATLAB and R routines.</a> Behavior Research Methods. 45 (4), 972-998 (2013).</li>
<li>Hoffman, M. D., Gelman, A. <a target="_blank" href="https://arxiv.org/abs/1111.4246">The No-U-turn sampler: adaptively setting path lengths in Hamiltonian Monte Carlo.</a> Journal of Machine Learning Research. 15 (1), 1593-1623 (2014).</li>
<li>Lee, M. D., Wagenmakers, E. J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aLee%2C+MD+%22Bayesian+cognitive+modeling%3A+A+practical+course%22">Bayesian cognitive modeling: A practical course</a>. , Cambridge University Press. Cambridge, UK. (2014).</li>
<li>Vangkilde, S., Bundesen, C., Coull, J. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prompt+but+inefficient%3A+Nicotine+differentially+modulates+discrete+components+of+attention%5BTitle%5D)+AND+%22Psychopharmacology%22%5BJournal%5D)">Prompt but inefficient: Nicotine differentially modulates discrete components of attention.</a> Psychopharmacology. 218 (4), 667-680 (2011).</li>
<li>Tünnermann, J., Scharlau, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Peripheral+Visual+Cues%3A+Their+Fate+in+Processing+and+Effects+on+Attention+and+Temporal-order%5BTitle%5D)+AND+%22Front.+Psychol%22%5BJournal%5D)">Peripheral Visual Cues: Their Fate in Processing and Effects on Attention and Temporal-order.</a> Front. Psychol. 7 (1442), (2016).</li>
</ol>

Yazarların açıklayacak hiçbir şeyi yoktur.

Bu makaledeki protokol basit Tojs yapmak ve temel uyaran kodlama dayalı modelleri ile veri sığdırmak açıklamaktadır. Üç deney sonuçları son derece farklı uyarıcı malzemede dikkat etkisini değerlendirmek için bir hiyerarşik Bayes tahminleri çerçevesinde değerlendirilebilir nasıl gösterdi. pop-out görüntüler çıkıntı artmış dikkat ağırlıkları yol açtı. Ayrıca, artan ağırlıklar doğal görüntüler eylem alanı nesneler için tahmin edilmiştir. Ancak, mekansal ilişkiler ters tür görüntüleri göstererek rahatsız kalıcı avantajı ned...

dikkat uzay ve zaman içinde nasıl dağıldığını insan görsel algı en önemli faktörlerden biridir. nedeniyle barizlik veya önemli dikkatini çekmek Nesneler genellikle hızlı işlenir ve daha yüksek doğrulukta vardır. davranışsal araştırmada, bu tür performans faydaları deneysel paradigmalar çeşitli gösterilmiştir. Örneğin, hedef konuma dikkat tahsis prob algılama görevleri 1 reaksiyonu hızlandırır. Benzer şekilde, raporlama harflerin doğruluğu dikkat 2 artırıldı. Bu bulgular dikkat işleme artırır kanıtlamak, ama onlar bu geliştirme kurulur nasıl umutsuzca dilsiz kalır. Mevcut kağıt dikkat avantajlar arkasında düşük seviyeli mekanizmaları model tabanlı için ölçümler ilgilidir çerçevesinde ince taneli componen bireysel uyaranların işlem hızını ölçerek değerlendirilebilir gösterirdikkat ts. Böyle bir model ile, uyaranlara arasında genel işleme kapasitesi ve dağıtım işleme hızı ölçümleri anlaşılabilir. Görsel Dikkat Bundesen Teorisi (TVA) 3 bu çaba için uygun bir model sağlar. Genellikle mektup rapor görevlerine verilerine uygulanır. Aşağıda, TVA temelleri açıklanmış ve onlar (neredeyse) keyfi uyaranlara elde edilen zamansal-sipariş kararı (TOJ) veri modeli uzatılabilir nasıl gösterilmiştir. Bu yeni yöntem, kolaylıkla yorumlanabilir işleme hızı ve kaynak dağılımının tahmin sağlar. Bu makaledeki protokol veri analiz edilebilir nasıl böyle deneyler ve ayrıntıları planlamak ve yürütmek açıklar. Yukarıda belirtildiği gibi, TVA-tabanlı modelleme ve dikkat parametrelerinin tahmininde olağan paradigma mektup rapor iştir. Katılımcılar harfler kümesi kimliklerini rapor hangiKısaca yanıp ve tipik olarak değişen bir gecikmenin ardından maskelenir. Diğer parametreler arasında, görsel öğeler görsel kısa süreli belleğe kodlanır hızdır tahmin edilebilir. yöntemi başarıyla temel ve klinik araştırmalarda sorulara tatbik edilmiştir. Örneğin, Bublak ve arkadaşları 4 dikkat parametreler yaşa bağlı bilişsel bozuklukların farklı aşamalarında etkilenen hangi değerlendirildi. Temel ilgi araştırmada, Petersen, Kyllingsbæk ve Bundesen 5 dikkat bekleme süresi etkisi, belirli zaman aralıklarında iki hedef ikincisini algılamada gözlemcinin zorluk modellemek için TVA kullanılır. mektup raporu paradigmanın önemli bir dezavantajı yeterince overlearned ve maskable uyaranlara gerektirir. Bu gereklilik harf ve rakamlardan yöntemi sınırlar. Diğer uyaranlar katılımcıların yoğun bir eğitim gerektirir. TOJ paradigma ne özel STIMUL gerektiriri ne maskeleme. Bu görünüm sırası yargılanabileceği için uyarı herhangi bir kullanılabilir. Bu uyaran aralığı genişletir direkt cross-modal karşılaştırmalar 6 dahil ilgi olabilir hemen hemen her şeyi için. Tojs ile dikkat araştıran çok daha erken bir katıldığı uyaran bir katılımsız bir oranla nasıl algılandığı bir ölçüsüdür dikkat giriş öncesinde olgusu dayanmaktadır. Ne yazık ki, TOJ verileri (örneğin kümülatif Gauss veya lojistik fonksiyonları gibi) uydurma gözlemci performansı psikometrik fonksiyonları analiz için olağan yöntem, dikkat katıldığı uyaranın işleme oranını artırır olup olmadığını ayırt edemez veya bu 7 katılımsız uyaran oranını azalır. Bu belirsizlik soru uyaranın algılanması gerçekten gelişmiş olup olmadığını, çünkü büyük bir sorun olduğu ya da çünkü bir rakip Stimul kaynakların çekilmesi faydaları ise bize de temel ve pratik alaka bir sorudur. Örneğin, insan-makine arayüzleri tasarımı için bir elemanın önem artan başka bir pahasına çalışıp çalışmadığını bilmek büyük önem taşımaktadır. aşağıdaki gibi TOJ görev genellikle ilerler: Bir tespit işareti genellikle, kısa bir gecikme için sunulan rastgele bir saniyeden daha kısa aralık çizilir. Sonra, birinci hedef sunulmuştur, ikinci hedefin bir değişken uyaran başlangıçlı asenkroni (SOA) takip etti. Negatif SOAS at, sonda, katıldığı uyaran, ilk olarak gösterilir. Pozitif SOAS anda, referans, sahipsiz uyaran, yol açar. sıfır bir SOA, her iki hedefler aynı anda gösterilir. Tipik olarak, hedef sunmaya uyarıcı geçiş anlamına gelir. Belirli koşullar altında, bu gibi bir zaten mevcut hedef veya bir ofset titreme gibi zamansal olaylar, 8 kullanılır. _content "(" ilk kare ilk "ve diğeri" elmas&gt; Tojs, yanıtlar genellikle uyaran kimlikleri ve sunum siparişleri eşleştirilmiş tuşları ile, bir unspeeded şekilde toplanan uyaranlar kareler ve elmas ise, örneğin, bir anahtar olduğunu gösterir ") . Daha da önemlisi, değerlendirme için, bu kararlar "ilk prob" dönüştürülmesi gerekir (ya da "referans ilk") yargıları. Bu çalışmada, TVA ve TOJ deneysel paradigma işleme modelinin bir kombinasyonu ya bireysel alanda sorunları gidermek için kullanılır. Bu yöntemle, kolayca yorumlanabilir hız parametreleri gözlemcinin dikkatini görsel öğelerin rakip tahsis nasıl anlaması sağlayan, neredeyse keyfi görsel uyaranlara için tahmin edilebilir. Model kısa aşağıda açıklanacaktır bağımsız uyaranların işleme Tva denklemlerinin dayanmaktadır. olasılık bu bir stimülasyonDiğer ilk görünen bu uyaranı yargılamak olasılığı olarak yorumlanır önce bize görsel kısa süreli belleğe kodlanır. Bireysel kodlama süreleri katlanarak 9 dağıtılır: <img alt="denklem 1" src="/files/ftp_upload/54856/54856eq1.jpg"> (1) Maksimum etkisiz maruziyet süresi t 0 şey hiç kodlanmış önce hangi bir eşik. TVA, oran v x göre, ben hangi nesne x (örneğin renk veya bir şekil gibi) bir algısal kategori i üyesi olarak kodlanmış, oran denklemi ile verilir <img alt="denklem 2" src="/files/ftp_upload/54856/54856eq2.jpg"> . (2) X i η x, i ifade edilir kategoriye ait ve i ß o duyusal kanıtların gücü kategorisinde i üyeleri olarak uyaranlar kategorize etmek için bir karar önyargı olduğunu. Bu çarpılırttentional ağırlıklar. X w Bireysel dikkat ağırlıklar görme alanında tüm nesnelerin dikkat ağırlıkları ile ayrılır. Bu nedenle, görece dikkat ağırlığı olarak hesaplanır <img alt="denklem 3" src="/files/ftp_upload/54856/54856eq3.jpg"> (3) R Tüm kategoriler ve η x temsil ettiği i nesne x j kategorisinde ait olduğunu duyusal bir delil teşkil etmektedir. Değer π j j kategorisindeki uygunluk denilen ve j kategorilerini yapmak için bir önyargı yansıtır. genel işleme kapasitesi C tüm uyaranlara ve sınıflandırmalar tüm işlem hızlarının toplamıdır. TVA daha ayrıntılı bilgi için, Bundesen ve Habekost kitabı 9 bakın. Bireysel uyaranların kodlama açıklayan yeni bir yöntemle, Denklem 1 'de, Tojs bir model haline dönüştürülür. Seçim önyargıları ve rapor kategorileri aralıklarla yaptığı olduklarını varsayarsakdeneysel görevi içinde t, iki hedef uyarıcı prob (P) ve bir referans (R) işlem oranları hacim p ve h R ° ve p ve h r = C w Form V, p = C dikkat ağırlıkları · bağlıdır · sırasıyla r, w. Yeni TOJ modeli katılımcı hakimler sonda uyarıcı SOA ve işleme oranlarının bir fonksiyonu olarak birinci olmak bu başarı olasılığı P p 1st ifade eder. Aşağıdaki gibi resmiyet edilebilir: <img alt="denklem 4" src="/files/ftp_upload/54856/54856eq4.jpg"> (4) Bu denklem, temel TVA denklemlerinden türetilmiştir nasıl daha ayrıntılı bir açıklaması Tünnermann, Petersen ve Scharlau 7 ile tanımlanır. Basitlik için, parametre t 0 orijinal TVA göre Denklem 1'de modelde ihmal, t 0 bo aynı olmalıdırinci TOJ görev hedefleri ve bu nedenle, dışarı iptal eder. Ancak, bu varsayım bazen (bölüm Tartışma) ihlal edilebilir. TOJ verilerine Bu denklemi uydurmak için, hiyerarşik Bayes tahminleri şeması 11 önerilmektedir. Bu yaklaşım, p W ve prob ve referans uyaranlara ve genel işleme oranı C Bu parametreler, elde edilen alım hızları V P ve R v ve aralarında dikkat bağlı farklılıkların WR dikkat ağırlıkları tahmin sağlar değerlendirilebilir tahmini belirsizliklerle birlikte konu ve grup seviyelerinde. Hiyerarşik model deney için planlama aşamasında Şekil 1'de gösterilmiştir, uygun Bayes güç analizi yapılabilir. Aşağıdaki protokol TOJ deneyler yürütmek ve analiz, planlama açıklamaktadır hangi görsel uyaranlara için işleme hızı parametreleri ve dikkat ağırlıkları canelde edilmek. protokol araştırmacı bir dikkat manipülasyon ilgi bazı hedeflerin işleme hızları nasıl etkilediğini ilgilenen olduğunu varsayar. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/54856/54856fig1.jpg"> Şekil 1: Bayes tahminleri prosedüründe kullanılan grafiksel modeli. Daireler tahmini dağılımları göstermektedir; çift ​​çevreler deterministik düğümleri gösterir. Kareler verileri göstermektedir. ilişkiler şeklin sağ tarafında verilmiştir. yuvarlak çerçeveler dışında düğümler ( "plakaları") grubu düzeyinde TVA parametreleri (bkz) ortalama ve dağılım tahminleri temsil etmektedir. dikkat ağırlıklar (ağırlık) kişinin düzeyde teşvik işlem oranları (V) 'den genel işlem oranları (C) ile birlikte nasıl "j Konular" plaka olarak, görülebilir. Plaka "i SOA'lar &amp;# 8221; Bu TVA parametreler daha sonra her SOA de binomially dağıtılan yanıtlar için başarı olasılığı (θ) içine (Giriş bölümünde anlatılan fonksiyonu P p 1 ile) dönüştürülür gösterir. Bu nedenle, araya SOA (n) tekrarına sahip θ veri noktaları (y) tarif eder. Notasyonu ve grafiksel modellerin yorumlanması hakkında daha fazla bilgi için, Lee ve Wagenmakers 23 bakın. Netlik sağlamak için kullanılmayan parametrelerinin farklarını temsil düğümleri çıkarılmıştır. Bu deterministik parametreler yerine deney sonuçlarının şekillerde gösterilir. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54856/54856fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a>

<table><tbody><tr><td>Kişisel Bilgisayar</td><td></td><td></td><td></td></tr> <tr><td>(Açık Kaynak) Deney ve değerlendirme yazılımı</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

geçici sipariş hüküm model tabanlı analizi ile dikkat ve görsel İşleme hızı Ölçme

Measuring Attention and Visual Processing Speed by Model-based Analysis of Temporal-order Judgments

Bu protokol, görsel işleme hızı ve dikkat kaynak dağılımını ölçmek için zamansal-sipariş deneyler açıklamaktadır. Önerilen yöntem üç bileşenden yeni ve sinerjik kombinasyonu dayanmaktadır: zamansal sipariş kararları (TOJ) paradigma, Görsel Dikkat Bundesen teorisini (TVA) ve hiyerarşik bir Bayes tahminleri çerçeve. yöntem TVA teorik ve nörofizyolojik temellerinin tarafından desteklenen kolayca yorumlanabilir parametreleri sağlar. TVA ile kullanılan geleneksel paradigmalar ağırlıklı harf ve rakamlardan sınırlıdır oysa Tojs kullanarak, TVA tabanlı tahminler, uyaranların geniş bir aralığı için elde edilebilir. Son olarak, önerilen modelin anlamlı parametreler hiyerarşik Bayes modelin kurulması için izin verir. Böyle bir istatistiksel model bir tutarlı konuda analiz hem de grup düzeyinde sonuçlarını değerlendirmek sağlar. fizibilite ve v göstermek içinBu yeni yaklaşımın ersatility, üç deney sentetik pop-out ekranlar, doğal görüntüler dikkat manipülasyonlar ile bildirilen ve bir cued mektup rapor paradigması vardır.

Aşağıda, önerilen yöntem ile elde edilen sonuçlar rapor edilmektedir. Üç deney uyarıcı maddenin üç derece farklı tipleri ile farklı dikkat manipülasyon etkisini ölçtü. uyaranlara basit bir pop-out desen çizgi parçaları, doğal görüntüler aksiyon uzay nesneleri ve cued mektup hedeflerdir. Deney 1: pop-out görüntüler çıkıntı Deney 1 sentetik desen hat kesimleri işleme hızı görsel salience etkisini ölçmeye yönelik. Denekler o...

Zamansal mertebeden yargılar, işlem hızı parametrelerini ve dikkat ağırlıklarını tahmin etmek ve böylece dikkat işleme mekanizmalarını çıkarmak için kullanılabilir. Bu metodoloji çok çeşitli görsel uyaranlara uygulanabilir ve birçok dikkat manipülasyonu ile çalışır.

Geçici sipariş Hüküm Model tabanlı Analizi ile Dikkat ve Görsel İşleme Hızı Ölçme

This protocol describes how to conduct temporal-order experiments to measure visual processing speed and the attentional resource distribution. The ...

Bu protokolün genel amacı, neredeyse keyfi uyaranlar için dikkat ve görsel işleme parametrelerini ölçmektir. Bu, zamansal düzen kararlarından, TOJ'lardan elde edilen verilerin modellenmesiyle gerçekleştirilir. Bunlarda katılımcılar iki hedefin sunum sırasını değerlendirir, elde edilen veriler, dikkatin uyaran kodlama oranlarını nasıl etkilediğini ölçmeye izin veren yeni bir modelle analiz edilir.Bundesen'in görsel dikkat kuramı, dikkat ağırlığı ve işlem hızları gibi parametreler için çeşitli kullanım sağlar. Tipik olarak bunlar, harflerin veya rakamların kullanıldığı, harfler veya rakamlar dışında herhangi bir şey kullanmanın zor olduğu ve yoğun eğitim gerektirdiği ve bu nedenle nadiren yapıldığı öğe raporu görevlerinde tahmin edilir. Örneğin, bu yöntemle görsellerin belirginliğini ve açılır ekranları nasıl ölçeceğinizi hayal etmek zor.Bu nedenle, neredeyse keyfi uyaranlarla yürütülebilen zamansal düzen yargısını kullanan yeni bir TVA tabanlı yöntem öneriyoruz. Zamansal düzen yargıları, dikkati değerlendirmek için uzun süredir kullanılmaktadır, ancak TVA ile birleştiğinde, kolayca yorumlanabilir parametreler sağlayarak daha güçlü hale gelirler. Zamansal düzen yargılama görevinde, burada A ve B olarak tanımlanan iki uyaran, yakın bir şekilde art arda veya eşzamanlılık içinde gösterilir.Zamansal düzen algısı, bağımsız bir kanallar modeli ile modellenebilir. Böyle bir modelde, her hedef için bağımsız işleme kanalları vardır. Bir sipariş karşılaştırıcısı, kanalları izler ve belirli bir hedef, burada A, diğer hedeften önce ona ulaştığında sayımı kaydeder.Bu gösterilmeden önce, deneysel verilerin tipik olarak temsil edildiği formu kısaca açıklıyoruz. Belirli bir yargı türünün göreceli frekansı, burada bir ilk, iki hedefin sunumları arasındaki zaman aralığı olan SOA'ya bağlı olarak çizilir. Şimdi, büyük bir negatif SOA ile, burada bu, A uyarıcısının yol açtığı anlamına gelir, büyük olasılıkla A'nın karşılaştırıcıya ilk gelmesi muhtemeldir.Sadece çok nadiren uyaran B daha erken gelir. Bu nedenle, bire yakın bir göreceli frekansı temsil eden bir veri noktası elde ederiz. Büyük bir pozitif SOA, yani uyaran B lead'leri için, karşılaştırıcı A ilk sonuçlarını çok nadiren kaydeder.Bu nedenle sıfıra yakın bir veri noktası elde ederiz. SOA sıfır ise, hedefler aynı anda sunulur ve beşinci nokta şans seviyesinde bir veri noktası kaydedilir. SOA'lar bir değer aralığına göre değiştiğinde, ortaya çıkan model psikometrik bir işlevle tanımlanabilir.Şimdi, dikkat bir uyarana yönlendirildiğinde, burada, uyaran A, karşılaştırıcıya daha erken ulaşır, sonuç olarak, burada SOA sıfır için gösterilen, A'nın ilk yargı olasılığı artar. Bu, tüm psikometrik işlevi değiştirir. Kırmızı eğrinin beşinci nokta seviyesini geçtiği SOA, genellikle dikkatin etkisini ölçmek için alınır.Zamansal otomatik yargı, algısal gecikmeyi değerlendirmenin doğal yolu gibi görünmektedir ve dikkat ve zaman algısının etkisi ile ilgili birçok soru bu yöntemle cevaplanmıştır. Bununla birlikte, TOJ'un merkezi bir zayıflığı vardır ve bu onun göreceli doğasıdır. Zamansal otomatik algı bize uyaran A'nın uyaran B'den önce algılandığını söyleyebilir, ancak bize nedenini söylemez.Bunun nedeni, uyaran A'nın daha hızlı işlenmesi veya B'nin daha yavaş işlenmesi olabilir. Açıklayıcı gücü artırmak için, görsel uyaranların kodlama süreçlerini modelleyen TVA'dan bir TOJ modeli türetilmiştir. Her kanalda, kodlamanın TVA'nın üstel yarış modeline göre ilerlediği varsayılır.Her bir hedefi belirli bir süre içinde kodlama olasılıkları, bir hedefi diğerinden önce kodlama olasılığına dönüştürülür. Zamansal düzen algısı. Daha da önemlisi, TVA'dan miras alınan iki oran parametresi, daha hızlı işlenen katılımlı uyaran mıydı, yoksa yavaşlayan katılımsız mıydı?Alternatif olarak, oranlar göreceli dikkat ağırlıkları olarak da ifade edilebilir. Araştırma sorusuna göre uyaranları seçin. Genel olarak, ekranda farklı konumlarda iki hedef göstermek mümkün olmalıdır.Bu protokolün ilerleyen bölümlerinde, açılır ekranlar, doğal görüntüler ve harf hedefleriyle yapılan deneylerden elde edilen sonuçları gösteriyoruz. Doğal görüntülerdeki eylem alanı ve arka plan nesnelerinin nasıl kullanılabileceğine dair bir örnek aşağıda verilmiştir. Her iki hedefin de bulunduğu fotoğraf, onlarsız bir tanesinin üzerine serilir.Nesneler, üst görüntü yerel olarak saydam hale getirilerek sanal olarak kaldırılır. Bu yordamla, önce arka plan, önce eylem alanı ve eşzamanlı sunum ile TOJ'lar oluşturmak için hem hiçbirinin hem de hiçbirinin ve iki nesneden birinin mevcut olduğu görüntüler oluşturulur. Deneyin tasarımını ve örneklem büyüklüğünü planlamak için bir Bayes kuvvet analizi yapılabilir.Verileri tekrar tekrar simüle edin ve amaçlanan model, deney tasarımı ve varsayımsal parametrelerle eşleştirin. Bir başarı kriterine ulaşılan simülasyonların oranları, örneğin dikkat ağırlıklarındaki bir fark, deneyin gücünü tahmin etmek için kullanılır. Deneyi uygulamak için bir deney oluşturucu veya psikofiziksel sunum kitaplığı kullanın.Açık kaynaklı deney oluşturucu OpenSesame için, yalnızca deneme tablosunun belirtilmesi gereken harfler, rakamlar ve şekiller içeren TOJ için bir tane tedarik ediyoruz. Ayrıca, doğal görüntülere sahip TOJ'lar için bir OpenSesame örneği de sunuyoruz. Her koşul için, planlanan tüm SOA'lar için denemeler oluşturun.Örnek SOA dağılımları temsili sonuçlarda gösterilmiştir. İki hedef prob ve referans olarak tanımlanır. Referans her zaman sıfırda gösterilir ve gözetimsiz hedeftir, oysa prob uyaranı dikkat manipülasyonuna tabidir.Negatif SOA ile yapılan denemelerde, önce prob uyaranını ve SOA'dan sonra referans uyaranı sunun. Pozitif SOA'larla yapılan denemeler için, önce referans uyaranı ve bir gecikmeden sonra probu SOA'ya göre sunun. Sıfır SOA'sı için her iki hedefi de aynı anda sunun.Tarafsız koşullarda, prob ve referans ataması keyfidir, ancak verileri analiz etmek için gereklidir. Tüm SOA'ların tekrarlarını oluşturun. Uyaran konumu veya hedef kimlik gibi etkili olmayan etkileri rastgele hale getirin veya sistematik olarak değiştirin.Tekrarlama sayısı, katılan güce bağlıdır. Bir saat içinde yaklaşık 800 deneme sunulabilir. Daha fazla tekrar gerekiyorsa, denemeyi birkaç oturuma bölmeyi düşünün.Katılımcılara hoş geldiniz deyin ve onları deneyin genel prosedürü hakkında bilgilendirin. Katılmak için onay alın. Normal veya normal görüşe göre düzeltilmiş olduklarından emin olun.Deney için sessiz bir kabin sağlayın. En uygun koşulları sağlamak için sandalyeyi, çene desteğini ve klavyeyi vb. ayarlayın. Katılımcıların, deneylerin dikkat ve zihinsel odaklanma gerektirdiğini ve yorucu olabileceğini fark etmelerini sağlayın.Gerektiğinde kısa molalar vermelerini isteyin. Sunumları ve yanıt toplamayı detaylandıran ekran talimatlarını sunun. Katılımcılara görevin hedeflerin algılanan zamansal sırasını rapor etmek olduğunu hatırlatın ve sırayı hiç söyleyemedikleri denemelerde tahminde bulunun.Denemeler sırasında göz hareketlerinden kaçınmak için, katılımcılardan ekranda her gösterildiğinde merkezi bir işaretleyici sabitlemelerini isteyin. Başlarını çene desteğine yaslamalarını isteyin. Gerekirse kısa molalar vermelerini isteyin.On ila 20 deneme ile kısa bir eğitim gerçekleştirin. Katılımcıların görevi anladığını onaylayın. Açıklasınlar.Başka soruları yoksa, ana deney için kabini terk edin. Deneme bazında verileri prob ilk kararlarının sayımlarına dönüştürdükten sonra, istenen Beyesian hiyerarşik modeli çalıştırılarak parametreler tahmin edilebilir. İşlem tamamlandıktan sonra, tüm parametreler için yakınsama tanılamalarını çizin ve zincirlerin birleştiğini ve yeterince büyük bir etkili örneklem boyutu sağladıklarını onaylayın.Ardından, ilgilenilen parametreleri çizin ve değerlendirin. Örnek sonuçlar bu videonun bir sonraki bölümünde gösterilmektedir. İlk deney, görsel belirginliğin işlem hızı üzerindeki etkisini ölçtü.Katılımcılar, bir arka plan deseninde sol veya sağ olmak üzere iki hedef çizgi segmentinden hangisinin önce titrediğine karar verdiler. Denemelerin yarısında, prob renkli bir patlamaydı. Veriler, daha önce tarif edilen TVA'dan türetilen TOJ modeli ile donatıldı.Göze çarpan uyaranın faydası, prob için beşinci nokta dokuzuncu noktanın artan dikkat ağırlığı olarak dikkat durumunda görülebilir. Hiçbir hedefin göze çarpmadığı kontrol durumunda, beşinci noktanın nötr ağırlığı elde edildi, bu nedenle dikkat durumundaki probun dikkat ağırlığı güvenilir bir şekilde daha yüksekti. Sıfır, fark yok, 95 İGE'ye dahil edilmedi.Probun bireysel ağırlıkları ve oradaki referans, göze çarpan uyaran avantajının, göze çarpmayan uyaranın 16 hertz'lik bir işlem hızı azalmasından kaynaklandığını göstermektedir. Muhtemelen göze çarpan hedef, göze çarpmayan hedefin işlenmesini bir dereceye kadar bastırır ve bu nedenle göreceli olarak fayda sağlar. İkinci deney, doğal görüntülerde tasvir edilen eylem alanındaki dikkat avantajlarını araştırdı.TOJ için eylem alanı, yoklama ve arka plan nesneleri referansı ortaya çıktı. Bir kontrol deneyinde, sahne düzeni algısının bozulduğu görüntülerin baş aşağı versiyonları kullanılarak, eylem alanı avantajları olmayan bir taban çizgisi kaydedildi. Posterius parametresi, dikkat koşulunda bir eylem alanı avantajını gösterir.Prob ağırlığı, beşinci noktanın nötr ağırlığından daha yüksektir. İlginç bir şekilde, bu aynı zamanda kontrol koşulunda da bulunur, bu da görüntü ters çevirmenin potansiyel eylem alanı avantajını ortadan kaldırmadığını düşündürür. Bu nedenle, büyük olasılıkla, sahnenin ters çevrilmesiyle ortadan kaldırılmayan belirginlik veya görünürlük gibi faktörlerin neden olduğu avantajlar.Deney gücünün, aksiyon uzayı etkisini tespit etmek için çok düşük olma olasılığı, bu protokolün yazılı kısmında tartışılmaktadır. Üçüncü deneyde çevresel bir ipucu kullanılır, kodlama işlemleri arasındaki gecikmeyi modelleyen ek bir parametrede büyük bir etkiye yol açar. Bu deney, bu protokolün yazılı bölümünde ayrıntılı olarak tartışılmaktadır.Sonuç olarak, bu makaledeki protokol, basit TOJ'lerin nasıl yürütüleceğini ve verilerin temel bir uyaran kodlama modeline dayalı olarak nasıl sığdırılacağını açıklar. Üç deneyde, sonuçların hiyerarşik Bayes tahmin çerçevesinde değerlendirilebileceğini gösterdik. Açılır ekranlardaki belirginliğin dikkat ağırlıklarının artmasına yol açtığını bulduk.Ayrıca, doğal görüntülerdeki eylem alanı nesneleri için artan ağırlıklar tahmin edilmiştir, ancak devam eden avantaj nedeniyle, görüntüleri baş aşağı göstererek uzamsal ilişkiler bozulduğunda, başka bir dikkatsel faydanın ağırlık artışına yol açması muhtemeldir. Deney üçteki bir çevresel ipucu, kodlama işlemleri arasında ek bir gecikmeyi modelleyen bir parametre için büyük bir değere yol açtı. Protokolün avantajları, neredeyse keyfi uyaranları kullanabilen TOJ görevinin basitliğidir.TVA'nın kapsamlı teorik temeli ve Bayes değerlendirme şeması. Belirginlik birçok çalışmada önemli bir rol oynamasına rağmen, sadece birkaçı görsel belirginliği ölçmeye çalışmıştır. Bununla birlikte, görsel belirginliği ölçmek, yönlendirme, renk veya hareket gibi farklı özellik boyutlarını karşılaştırmamızı sağlayacaktır.Burada, renk kontrastının TVA'dan türetilen biçimsel modelin dikkat ağırlıkları üzerindeki etkisini araştırdık, belirginliği nicel olarak ve psikolojik olarak sağlam bir şekilde ölçmemize izin verdik. Bu protokolün başarısı için, hedef konumlarda zamansal sinyaller üreten sadece iki uyaranın olması çok önemlidir. TOJ'larda periferik ipuçları gibi ek uyaranları açıkça modellemek gelecekteki araştırmaların amacıdır.

measuring-attention-visual-processing-speed-model-based-analysis

Research

JoVE Journal

Behavior

Davranış

Göz izleme uzun tipik olarak gelişen bireylerde bakışları desen çalışması için kullanılmıştır, ancak son teknolojik gelişmeler otizm, daha uygun gibi klinik popülasyonları ile kullanımı yaptık. Göz izleme Otistik küçük çocuklar erken belirti belirtileri hakkında fikir sunabilir iken, yöntemsel zorluklar içerir. En iyi uygulamalar için öneriler sunulmaktadır.

Otizm ile Genç Çocuk İzleme Göz

Bu makale, çeşitli uyaran başlangıç eşzamansızlıklarında dikkatli göz kırpmaya bakmak için Hızlı Seri Görsel Sunum ile birleştirilmiş yeni bir ikili görev prosedürünü açıklamaktadır. Bu deneysel prosedür, hedef olmayanlar için dikkatli göz kırpmayı test etmesi bakımından diğerlerinden farklıydı.

Nontargets için Dikkat Blink test Rapid Seri Görsel Sunum ile birlikte A Çift Görev Prosedürü

Dikkat kontrolü, hedef sinyallerin geliştirilmesini ve dikkat dağıtıcı sinyallerin azaltılmasını içerir. Her iki sürecin de sürekli olarak devreye girmediği pasif bir kontrol koşulu kullanarak, sürekli intermodal dikkati katılma ve görmezden gelme nörofizyolojisini ayrı ayrı ama aynı anda ölçmek için bir yaklaşım tanımlıyoruz.

Dikkat Kontrol Süreçlerinin almamak ve Katılıyor ve nörofizyolojik Sinyalleri ölçümü

Belirli görsel modalitelere yanıt olarak dönüşlü göz hareketlerine dayalı görsel bilgi işlemenin kalitesini ölçmek için bir yöntem tanımlanmıştır. Reaksiyon süreleri ve fiksasyon çıktı parametreleri, 6 aylıktan itibaren görme bozukluğu olan ve olmayan çocuklarda görsel performansı karakterize etmek için kullanılır.

Bir Yöntem Göz İzleme Kullanarak Çocuklarda Görsel Bilgi İşleme belirlememize

Bu bir nitel karşılaştırmalı vaka çalışması göz izleme veri sosyal video sahneleri ilk anları üç katılımcılar tarafından görüntülendiği şekilde analizidir: bir otizm spektrum bozukluğu, hastalarının dikkat eksikliği hiperaktif bozukluğu olan, diğeri ile neurotypical denetim.

Göz izleme veri ile yüksek işlevli ASD, hastalarının DEHB, çocukların ve sosyal videoları izlerken bir denetimin karşılaştırma

Bu deneysel protokol göz izleme ve değerlendirme presaccadic görsel hassasiyet bir özgür seçim saccade görev ve görsel uzamsal dikkat dağıtımını araştırmak için bir görsel ayrımcılık görev oluşan bir çift görev paradigma içinde kombine Hem, doğru ve ortalama saccades önce.

Araştırma doğru ve ortalama Saccades göz izleme yoluyla önce görsel dikkat dağıtımını ve görsel duyarlılık değerlendirilmesi

Görsel olaylara dayalı bir aralık karşılaştırma (süre algısı) görevi sırasında göz hareketlerini izlemek için göz izlemeyi kullanan bir protokol sunuyoruz. Amaç, süre algısı görevlerine (zaman aralıklarının karşılaştırılması veya ayırt edilmesi) okülomotor tepkileri uyaranın kendisine verilen yanıtlardan ayırmak için bir ön kılavuz sağlamaktır.

Görsel Süre Algısında Göz Hareketleri: Karar Öncesi Süreçlerde Uyaranın Zamandan Ayrılması

Merkezi görme kaybını simüle eden algısal ve okülomotor araştırmalar için tasarlanmış bir bakış koşullu ekran çerçevesinin geliştirilmesini sunuyoruz. Bu çerçeve, hem simüle edilmiş hem de patolojik merkezi görme kaybı yaşayan bireylerde telafi edici davranışsal ve okülomotor stratejileri incelemek için özellikle uyarlanabilir.

Simüle Edilmiş Merkezi Görme Kaybı ile Algısal Öğrenme Araştırmaları için Bakışa Bağlı Bir Ekran Çerçevesi

Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme ile görsel popülasyon alıcı alanlarının (pRF'ler) tarafsız tahminlerini elde etmek önemlidir. pRF şekli hakkında a-priori varsayımlar olmadan pRF topografyasını tahmin etmek için hafif düzenlileştirme kısıtlamaları kullanıyoruz, bu da belirli pRF modellerini post-hoc olarak seçmemize olanak tanıyor. Bu özellikle görme yolu lezyonları olan hastalarda avantajlıdır.

FMRI tarafından Görsel Nüfus Alıcı Fields topografik Tahmini

Laboratuvar ayarlarını çoğaltmak için, görsel görevler için çevrimiçi veri toplama yöntemleri, uyaran sunumu üzerinde sıkı kontrol gerektirir. İki görsel dikkat testinde performans verilerini toplamak için bir web uygulamasının kullanımına ilişkin yöntemleri özetliyoruz.

Yöntemleri Online Görsel Dikkat Test

Öğrenin, geçici sıralama yargıları kullanarak dikkat ve görsel işleme hızını nasıl ölçeceğinizi. Bu yöntem, neredeyse her türlü görsel uyaranla çalışarak dikkat parametrelerini değerlendirmenizi sağlar.

Geçici sipariş Hüküm Model tabanlı Analizi ile Dikkat ve Görsel İşleme Hızı Ölçme

Daha fazla video keşfet